Jangan Salah, Berikut Pembeda AI vs Machine Learning

Artificial Intelligence/AI dan Machine Learning/ML adalah dua istilah yang sering kali digunakan secara bersamaan dalam dunia teknologi. Meskipun keduanya saling terkait, kenyataannya, AI dan ML adalah dua konsep yang berbeda dengan tujuan dan pendekatan yang berbeda pula. Di tengah kepopuleran AI dan ML, penting bagi kita untuk memahami perbedaan mendasar antara keduanya dan bagaimana keduanya memberikan dampak dalam berbagai bidang.

Artikel ini akan membahas secara rinci empat aspek pembeda utama antara Artificial Intelligence dan Machine Learning. Mulai dari definisi, tujuan, hingga aplikasinya di dunia nyata. Dengan pengetahuan yang lebih mendalam tentang perbedaan tersebut, kita akan lebih mudah mengimplementasikannya dan berinovasi di era transformasi digital ini. Yuk segera cari tahu di sini!

1. Berdasarkan Definisi

AI (Artificial Intelligence) adalah suatu bidang dalam ilmu komputer yang bertujuan untuk menciptakan mesin atau program komputer yang memiliki kemampuan untuk berpikir, belajar, dan bertindak mirip dengan kecerdasan manusia. Istilah "artificial intelligence" sendiri dapat diterjemahkan sebagai "kecerdasan buatan," yang mengacu pada kemampuan mesin untuk meniru kecerdasan manusia atau bahkan melampaui kecerdasan manusia dalam beberapa aspek.

Machine Learning (ML) adalah subbidang dalam bidang kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) yang fokus pada pengembangan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer atau mesin untuk belajar dari data dan mengidentifikasi pola atau pola tersembunyi dalam data tersebut. Tujuannya membuat mesin mampu belajar dan meningkatkan kinerjanya seiring dengan pengalaman, tanpa perlu diprogram secara eksplisit.

Jadi, AI adalah konsep yang lebih luas yang mencakup segala sesuatu yang terkait dengan memberikan kecerdasan pada mesin, sementara ML adalah subbidang khusus dalam AI yang berfokus pada pengembangan algoritma dan teknik untuk menghasilkan sistem yang dapat belajar dari data dan mengenali pola.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

2. Menurut Tujuannya

Tujuan utama dari AI (Artificial Intelligence) adalah menciptakan mesin atau entitas buatan yang memiliki kemampuan untuk meniru dan meniru kecerdasan manusia serta melakukan tugas yang membutuhkan kecerdasan seperti manusia. Beberapa tujuan spesifiknya adalah automasi, menyederhanakan tugas yang kompleks, dan meningkatkan performa suatu bidang di kehidupan. 

Sedangkan tujuan utama dari Machine Learning (ML) adalah menciptakan algoritma dan teknik yang memungkinkan komputer atau mesin untuk belajar dari data, mengidentifikasi pola atau hubungan yang tersembunyi dalam data tersebut, dan menggunakan pengetahuan yang diperoleh untuk membuat prediksi atau pengambilan keputusan tanpa perlu diprogram secara eksplisit. 

3. Dari Segi Pendekatan

AI adalah konsep yang lebih luas dan mencakup segala sesuatu yang terkait dengan kecerdasan pada mesin. Pendekatan AI mencakup berbagai metode dan teknik untuk menciptakan mesin yang dapat berpikir, belajar, dan mengambil keputusan seperti manusia. AI tidak hanya tentang algoritma dan pembelajaran mesin saja. Pendekatan AI mencakup teknik-teknik seperti aturan berbasis pengetahuan, pemrosesan bahasa alami, logika, dan algoritma pencarian untuk mencapai tujuannya.

Karena ML adalah subbidang dalam AI, maka lebih fokus pada pengembangan algoritma dan teknik agar mesin dapat belajar dari data dan mengidentifikasi pola tanpa perlu diprogram secara eksplisit. Pendekatan ML lebih terbatas pada pembelajaran dari data. ML berpusat pada data sebagai landasan untuk pembelajaran. Model ML dibangun melalui analisis data dan pengenalan pola dalam data tersebut.

Baca juga : Kenali Algoritma Klasifikasi Machine Learning Terpopuler di Tahun 2021

4. Aplikasi di Dunia Nyata

Asisten virtual seperti Siri (Apple), Google Assistant, dan Amazon Alexa adalah contoh dari aplikasi AI yang membantu pengguna dalam melakukan tugas-tugas seperti mencari informasi, mengatur jadwal, dan menjalankan perintah suara. Teknologi AI juga digunakan dalam sistem pengenalan wajah yang dapat mengidentifikasi wajah manusia dari gambar atau video. Aplikasi ini dapat digunakan dalam keamanan, pemantauan, dan bahkan untuk membuka kunci ponsel atau perangkat.

Sedangkan aplikasi ML yang sering digunakan adalah sistem rekomendasi dalam platform e-commerce, media streaming, dan jejaring sosial untuk memberikan rekomendasi produk, film, atau konten yang sesuai dengan preferensi pengguna berdasarkan pola pembelian atau perilaku mereka. ML juga digunakan dalam keamanan siber dan pemantauan industri untuk mendeteksi aktivitas atau kejadian yang tidak biasa atau mencurigakan yang dapat menunjukkan potensi ancaman atau masalah.

Dapat disimpulkan ternyata kedua metode baik AI maupun ML memang saling berkaitan dan saling membantu. Hanya saja cakupan penggunaan dan tujuan yang ingin dicapai berbeda. Nah, untuk bisa membedakannya, kalian perlu tahu dasar konsepnya dulu, kan? DQLab adalah terbaik untuk memahami hal tersebut. Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. 

Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

• Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

• Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

• Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

• Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. 

Ingin mempelajari Artificial Intelligence lebih dalam & intensif? Yuk ikuti DQLab LiveClass! Nikmati pembelajaran secara langsung dengan metode simulasi yang akan membantu kamu dalam persiapan karir.

Kunjungi halaman Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner untuk informasi lebih lanjut ya!

Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya